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LLVM 后端支持 RISCV 矩阵扩展都有哪些方式

LLVM 后端支持 RISCV 矩阵扩展都有哪些方式

LLVM后端对RISC-V矩阵扩展(RVV,通常为v1.0)的支持是一个多层次、多方式的生态系统。下面我将详细列举并举例说明所有主要方式。

总的来说,支持方式可以分为三大类,其与工具链的关系如下图所示:

flowchart LR A[LLVM对RVV的支持方式]A --> B["前端/中端: Intrinsics<br>主流开发方式"] A --> C["内联汇编(Inline Assembly)<br>极致控制"] A --> D["后端: 自动向量化(Auto-Vectorization)<br>编译器生成"]B --> B1["通过C/C++函数调用<br>如:vadd_vv_i32m1(...)"] B --> B2[优点: 类型安全、可移植、可优化] B --> B3[缺点: 性能可能非极致]C --> C1["通过asm关键字嵌入指令<br>如:vsetvli t0, a0, e32, m1"] C --> C2[优点: 绝对控制、极致性能] C --> C3[缺点: 易错、不可移植、阻碍优化]D --> D1["由编译器识别标量循环模式<br>自动生成RVV指令"] D --> D2[优点: 无需修改源码] D --> D3[缺点: 难以触发、可靠性低]

方式一:使用官方Intrinsics(主流且推荐的方式)

这是最常用、最高效且由LLVM官方主导支持的方式。你在代码中调用特定的函数(intrinsic),编译器会将其转换为对应的RVV指令。

工作原理:

包含头文件 #include <riscv_vector.h>
调用头文件中定义的特定函数。
Clang/LLVM在编译时,将这些函数调用直接 lowering 为相应的RVV机器指令。
详细示例:

#include <riscv_vector.h>
#include <stddef.h>// 1. 向量-向量加法示例
void vec_add(int32_t *a, int32_t *b, int32_t *c, size_t n) {size_t vl; // 实际设置的向量长度(elements)vint32m1_t va, vb, vc; // 定义int32类型的向量寄存器,m1表示使用1个向量寄存器组for (size_t i = 0; i < n; i += vl) {// 根据剩余元素数动态设置VLvl = __riscv_vsetvl_e32m1(n - i); // 从内存加载向量 (vle32.v)va = __riscv_vle32_v_i32m1(&a[i], vl);vb = __riscv_vle32_v_i32m1(&b[i], vl);// 执行向量加法 (vadd.vv)vc = __riscv_vadd_vv_i32m1(va, vb, vl);// 将结果向量存回内存 (vse32.v)__riscv_vse32_v_i32m1(&c[i], vc, vl);}
}// 2. 更复杂的示例:乘加操作(FMA)
void vec_fma(float *a, float *b, float *c, float *d, size_t n) {size_t vl;vfloat32m1_t va, vb, vc, vd;for (size_t i = 0; i < n; i += vl) {vl = __riscv_vsetvl_e32m1(n - i);va = __riscv_vle32_v_f32m1(&a[i], vl);vb = __riscv_vle32_v_f32m1(&b[i], vl);vc = __riscv_vle32_v_f32m1(&c[i], vl);// vd = va * vb + vc (vfma.vv)vd = __riscv_vfmacc_vv_f32m1(vc, va, vb, vl);__riscv_vse32_v_f32m1(&d[i], vd, vl);}
}

优点:

  • 类型安全: 编译器会检查操作数和向量类型的匹配(如vint32m1_t不能直接与vfloat32m1_t相加)。
  • 可移植: 代码可以在任何支持相同RVV版本的RISC-V平台上编译运行。
  • 高性能: 编译器可以进行积极的优化,如指令调度、寄存器分配和消除冗余的vsetvli。
  • 可读性高: 比汇编更易于编写和理解。

缺点:

  • 需要学习: 开发者需要学习Intrinsics API,但比直接学汇编容易。
  • 抽象层: 极少数情况下可能无法直接控制某条特定指令的生成。

方式二:内联汇编(Inline Assembly)

这种方式让你在C/C++代码中直接书写RVV汇编指令,给予你对指令流的绝对控制权。

工作原理:

使用GCC/Clang的内联汇编语法,将原始的RVV汇编指令嵌入到代码中。

详细示例:

void vec_add_asm(int32_t *a, int32_t *b, int32_t *c, size_t n) {// 我们直接用汇编控制循环,所以这里假设n是VL的整数倍asm volatile ("loop:\n""vsetvli t0, %0, e32, m1, ta, ma\n" // 设置VL,使用%0占位符传入n"vle32.v v1, (%1)\n"                // 从a的地址加载到v1"add %1, %1, t0\n"                  // 移动a的指针地址 (乘以4在汇编中需处理)"vle32.v v2, (%2)\n"                // 从b的地址加载到v2"add %2, %2, t0\n"                  // 移动b的指针地址"vadd.vv v3, v1, v2\n"              // v3 = v1 + v2"vse32.v v3, (%3)\n"                // 将v3存储到c的地址"add %3, %3, t0\n"                  // 移动c的指针地址"sub %0, %0, t0\n"                  // n -= vl"bnez %0, loop\n"                   // 如果n != 0,继续循环// 输出操作数列表(为空): // 输入操作数列表: %0->n, %1->a, %2->b, %3->c: "r"(n), "r"(a), "r"(b), "r"(c)// 破坏列表:告诉编译器我们修改了哪些寄存器: "t0", "v1", "v2", "v3", "memory");
}

注意: 上述指针移动的代码不严谨(应乘以sizeof(int32_t)),仅用于演示汇编结构。实际代码需要更精细的处理。

优点:

  • 绝对控制: 可以精确地安排每一条指令,对于 squeezing out every bit of performance 至关重要。
  • 无约束: 可以使用任何尚未被Intrinsics覆盖的指令或组合。

缺点:

  • 极易出错: 寄存器分配、破坏列表、内存约束等非常容易写错。
  • 不可移植: 代码与具体的汇编语法和微架构紧密耦合。
  • 阻碍优化: 编译器无法理解汇编块内的逻辑,无法进行跨汇编块的优化。
  • 可读性差: 难以编写和维护。

方式三:自动向量化(Auto-Vectorization)

这是最理想的方式,编译器分析你的标量C/C++代码,自动将其转换为高效的RVV向量代码。你无需做任何特殊的事情。

工作原理:
你编写标准的、向量化友好的循环代码,Clang在-O2/-O3优化级别下,尝试将循环转换为向量操作。

示例:

// 编写标准的循环
void vec_add_auto(int32_t *a, int32_t *b, int32_t *c, size_t n) {for (size_t i = 0; i < n; i++) {c[i] = a[i] + b[i];}
}

使用高优化等级编译:clang -O3 -march=rv64gcv -mabi=lp64d -c auto.c -o auto.o

如果成功,LLVM后端生成的汇编可能会非常类似于方式一中Intrinsics代码生成的汇编(包含vsetvli、vle32.v、vadd.vv、vse32.v等指令)。

优点:

  • 无需修改源码: 开发者只需关注算法逻辑,无需学习任何向量编程。
  • 生产力高: 理想的开发体验。

缺点:

  • 可靠性低: 编译器可能无法识别复杂的循环模式,导致向量化失败。
  • 可控性差: 你无法精确控制生成的向量指令是什么样子的。
  • 需要引导: 通常需要配合Pragma(如 #pragma clang loop vectorize(enable))来提示编译器,且代码必须满足某些条件(无数据依赖、循环边界明确等)。

总结与对比

方式 可控性 性能 开发效率 可维护性 使用场景
Intrinsics 性能关键代码的主流选择
内联汇编 极高 极致 极低 极低 内核、库函数开发,追求极限性能
自动向量化 中(若成功) 极高 极高 通用代码,希望编译器自动优化

结论:

对于绝大多数开发者和项目,官方Intrinsics(方式一)是最佳选择,它在性能、控制力和开发效率之间取得了完美的平衡。内联汇编(方式二) 仅在编写基础库(如libc、数学库)且对性能有极端要求时由资深专家使用。自动向量化(方式三) 是美好的未来,但目前尚不完全可靠,通常作为Intrinsics的补充。

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=30135

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